Hablemos de datos, atribución y por qué muchas empresas aún tienen problemas para saber qué está funcionando en sus estrategias de marketing.
Durante años, el análisis de la atribución ha sido algo de grandes empresas con equipos de científicos de datos y herramientas avanzadas. Las pequeñas/medianas empresas han confiado históricamente en los modelos de atribución que ofrecen las propias plataformas publicitarias o herramientas de analítica digital. ¿Quién no ha usado el modelo por defecto Last Click de Google Analytics para medir el rendimiento de alguna campaña? Pero en los últimos años, algo está cambiando. Han surgido nuevas herramientas diseñadas para hacer que el análisis de atribución sea más accesible, eliminando barreras técnicas y costes elevados.
Las empresas saben que el proceso de compra de un cliente no se reduce a un único impacto en un solo canal. Cada vez hay más conciencia sobre la importancia de medir correctamente el retorno de cada punto de contacto en la conversión.
Productos como Meridian buscan simplificar este proceso y dar mayor autonomía a los equipos. Además, está democratizando el acceso a un tipo de análisis que hasta hace poco solo estaba al alcance de unos pocos.
Pros y contras de usar Meridian
El objetivo que está claro, pero realmente, ¿Es todo tan fácil cómo lo pintan?
Pros:
- Mayor accesibilidad: No es necesario contar con un equipo avanzado de científicos de datos para utilizarla. Pero ¡ojo! Esto no quiere decir que para su implantación y supervisión no requieras de un profesional del tema.
- Automatización y aprendizaje continuo: La IA permite ajustes dinámicos y mejoras constantes en la atribución.
- Código Abierto: A diferencia de modelos de caja negra integrados ya en la propias plataformas, se tiene el código accesible y con la flexibilidad de personalizar y ajustar los parámetros según las necesidades de cada negocio.
Contras:
- Curva de aprendizaje: Aunque más accesible, sigue requiriendo cierto conocimiento técnico para aprovecharla al máximo.
- Dependencia de calidad de datos: Los resultados dependen en gran medida de la precisión y cantidad de datos disponibles. Si los datos de tu empresa son de baja calidad y escasos o parciales no te embarques en esto.
- Posible sobredependencia en la automatización: Aunque la IA facilita el análisis, siempre es importante revisar y validar las conclusiones manualmente por un profesional.
- Coste y tiempo de implementación: Aunque más asequible que otras soluciones avanzadas, aún requiere una inversión inicial de tiempo y recursos.
Está claro que hacer la tecnología más accesible y fácil de usar no implica que no debas tener un profesional detrás para saber manejarla e implantarla. En un mundo donde medir bien el rendimiento es clave para no tirar dinero en estrategias ineficientes, ¿está Meridian y el resto de este tipo de productos del mercado cambiando las reglas del juego? ¿Estamos listos cómo profesionales para dejar de adivinar y empezar a decidir con datos reales?
Colaboradores del mes
| Mención especial a nuestros Datolistas del mes que han querido contribuir a que nuestra comunidad siga viva de contenidos. Gracias a vosotros esto es posible. kiko Luque, Ingeniero en Informática y apasionado del mundo de la medición, la analítica y el CRO. Álvaro Rodríguez Hernaz, Economista reconvertido en analista digital. Hace ya 4 años que la analítica web llamó a su puerta y se divierte descubriendo poltergeists en los datos y optimizando procesos. MJ Cachón Consultora SEO y directora de @laikateam_ dónde desde 2008 dirige su propia agencia estratégica.Desde 2018 buceando a fondo en business intelligence a través de R, Python, Aprendizaje Automático, etc. |
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